CN105391179A - 一种基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，通过在微电网中构建两等级智能体，一级单元控制智能体利用本地信息执行本地状态反馈控制，二级分布式协调控制智能体利用分布式信息、考虑分布式信息传输时滞的影响来执行协调控制，进而实现母线电压的二次调整，该两等级智能体依托电压判别指标来决定执行两种控制模式之一，解决了脱网自治下直流微电网母线电压的控制问题。本发明的控制方法能够缓解集中通讯压力、消除传输时滞影响以及降低集中控制，并能使微电网在脱网运行下保持良好的母线电压性能。

Description

一种基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法

技术领域

本发明属于智能电网控制领域，尤其是涉及一种基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法。

背景技术

随着新能源和可再生能源发电的不断渗透，为了有效解决分布式发电大规模并网状态下所引发的诸多问题，充分发挥其潜能，在分布式发电技术领域产生了微电网。微电网作为自治系统，要求具备并网和脱网两种运行模式。并网运行下，微电网的电压和频率主要由大电网来维护。而在脱网状态下，一方面微电网需要具备足够的调控能力来独立维护系统的电压和频率，跟随终端负荷的不断变化，满足负荷多能源形式需求；而另一方面，微电网中有相当数量可再生能源发电具有随机性，而且大多数分布式发电装置缺少足够的阻尼和惯性，负荷跟随能力差，导致自治微电网的安全稳定性缺乏保障。上述矛盾需要依托微电网控制技术来加以解决，脱网自治微电网控制技术是微电网运行的一项关键性技术难题。由于直流微电网在供电高效性、可靠性、电能质量等方面都明显优越于交流微电网，因此近几年越发引起全球的关注。在直流微电网中，尽管不涉及频率控制问题，但希望直流母线电压平稳控制在安全范围内。然而由于每个微电源的PCC电压随其运行状态的变化而波动，致使两个微电源之间的母线电压偏差常常过大，进而威胁了电力供应的安全稳定性。因此，脱网运行下直流微电网母线电压的安全稳定性控制仍然是关键性技术难题之一。

目前针对直流微电网母线电压控制问题通常采用以下两种控制：(1)集中通讯与控制；(2)集中通讯分布式控制。前者尽管能利用全网信息实现全局稳定性，但由于微电网由多种微电源组成，其动态模型的巨维数致使集中控制即不可行也不经济；而且，集中通讯不仅会带来信息传输压力，也会由于信息传输时滞恶化系统控制性能。后者尽管采用分布式控制，但集中通讯也会有前者同样的问题产生。正是由于上述原因，目前急需发展既可行又经济，既智能又可靠的控制，进而使脱网运行的直流微电网在负荷波动和故障扰动下，能确保直流母线电压良好的动态性能。

发明内容

本发明所解决的技术问题在于提供一种基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，采用分布式通讯并考虑信息传输时滞，利用两等级多智能体技术平台，设计分布式协调控制方法，确保脱网运行的直流微电网在大扰动下的安全稳定性，并改善直流母线电压的动态性能。

实现本发明目的的技术解决方案为：

一种基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，包括以下步骤：

步骤1：构建两等级智能体：微电网中每个微电源都设置有一个一级单元控制智能体，每个一级单元控制智能体均与一个二级分布式协调控制智能体相连接，每个二级分布式协调控制智能体均与相邻微电源的二级分布式协调控制智能体相连接；

步骤2：当微电源的判别指标小于或等于给定的阈值时，转到步骤3；当微电源的判别指标大于给定的阈值时，转到步骤4；

步骤3：一级单元控制智能体执行本地状态反馈控制，维持单元系统的母线电压稳定，二级分布式协调控制智能体不作用，所述本地状态反馈控制是基于微电源跟踪系统，利用李雅普诺夫稳定性结合H_∞鲁棒控制性能指标设计的；

步骤4：二级分布式协调控制智能体发出协调控制指令给一级单元控制智能体，通过交互行为执行分布式协调控制，消除相邻微电源母线电压之间的偏差，所述分布式协调控制是基于微电源增广系统，考虑相邻微电源系统之间状态信息的传输时滞，利用时滞相关李雅普诺夫稳定性结合H_∞鲁棒控制性能指标设计的。

进一步的，本发明的基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，所述步骤2中的判别指标为：其中，是第i个微电源的单元系统母线电压u_i的实际测量值，u_ref是第i个微电源所在的母线电压的期望值，i＝1,2,...,n，n为微电网中的微电源个数。

进一步的，本发明的基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，所述步骤3中的微电源跟踪系统包括微电源动态模型和微电源期望模型，微电源动态模型为：其中，x(t)＝[u(t),i_t(t)]^T为状态向量,u(t)为微电源单元系统的母线电压，i_t(t)为时刻t流过微电源单元系统的电流，v(t)＝u_t(t)为控制输入,为扰动向量，i_L(t)为流过微电源单元系统母线电感L的电流，i_j(t)为流过相邻微电源j单元系统母线的电流，参数矩阵 $A=\left[\begin{array}{cc}0& 1/C\\ -1/L_t& -R_t/L_t\end{array}\right],B=\left[\begin{array}{c}0\\ 1/L_t\end{array}\right],$ $D=\left[\begin{array}{cc}-1/C& 1/C\\ 0& 0\end{array}\right],$ C为微电源单元系统母线的电容值，L_t为微电源单元系统母线在时刻t的电感值，R_t为微电源单元系统母线在时刻t的电阻值；微电源期望模型为其中，x_r(t)为x(t)的期望跟踪状态，A_r为已知的渐进稳定矩阵。

进一步的，本发明的基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，步骤3中，所述一级单元控制智能体利用微电源动态模型跟踪微电源期望模型计算得到本地状态反馈控制参数，来执行本地状态反馈控制。

进一步的，本发明的基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，所述步骤4中的微电源增广系统包括自身的微电源跟踪系统和相邻微电源的微电源跟踪系统。

进一步的，本发明的基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，步骤4中，所述二级分布式协调控制智能体利用微电源增广系统计算得到本地状态反馈控制参数和协调控制率，来执行分布式协调控制。

进一步的，本发明的基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，所述步骤4中的交互行为具体为：同等级智能体之间为非主从交互行为，一级单元控制智能体与二级分布式协调控制智能体之间为主从交互行为。

进一步的，本发明的基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，所述步骤4中的分布式协调控制包括微电源本地状态反馈控制和协调控制，所述协调控制由来自相邻微电源的具有传输时滞的状态信息组成。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

1、本发明把多智能体技术引入直流微电网的控制中，多智能体中每个单元体不仅能独立执行自己的控制来实现目标，也能根据运行环境和其他智能体的行为来调整自己行为，使多智能体在相互协作的环境下兼顾实现系统的整体目标，因此多智能体平台下的分布式协调控制既可行又有效，也更具智能性；

2、本发明的方法利用来自相邻微电源的局部状态信息来执行分布式协调控制，并提出执行分布式协调控制的判别指标，不仅避免了集中控制的维数灾问题，而且大大降低了信息传输的压力；

3、本发明中的传输信息仅来自于相邻的微电源，也考虑了传输时滞的影响，把时滞相关的稳定性控制方法引入微电网的分布式协调控制中，增强了控制的可靠性。

附图说明

图1是本发明的环形微电网结构图；

图2是本发明的基于多智能体的分布式协调控制网络；

图3是本发明的以微电源1为例的单元系统动态模型；

图4是本发明的多智能体执行两种控制的具体流程；

图5是本发明的方法流程图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

根据如图1所示的环形直流微电网，构建如图2所示的两等级多智能体分布式协调控制网络。微电网中每一个微电源单元系统都连接一个一级单元控制智能体，该智能体基于本地单元系统信息执行本地状态反馈控制，目的是维持单元系统的母线电压稳定。然而，由于母线电压常常随单元系统运行状况而改变，而环形微电网又不同于辐射形网络，其中的每个微电源常常和几个相邻微电源通过传输线相连接，倘若一个微电源同时与相邻几个微电源母线之间电压出现偏差，会导致通过传输线流入或流出该微电源的电流过大，此时仅依靠本地状态反馈控制难以维持母线电压稳定，因而本方法在每一个一级单元控制智能体上又连接一个二级分布式协调控制智能体。其关键点在于该二级分布式协调控制智能体仅利用与其单元相邻的微电源系统信息，即分布式传输信息而不是全网传输信息来执行协调控制，目的是消除相邻微电源母线电压之间偏差，维护传输线电压稳定。

一级单元控制智能体被设计为具有反应层和审议层的混合型智能体，反应层能对运行环境的变化快速做出反应，因此保证对环境变化的自适应性；审议层能够将微电源本地状态处理为知识信息，利用微电源动态模型跟踪微电源期望模型计算得到本地状态反馈控制参数，并以此来智能地执行本地状态反馈控制。二级分布式协调控制智能体先将来自相邻微电源的状态处理处理为知识信息，再基于知识信息，根据智能体控制目标，利用微电源增广系统计算得到本地状态反馈控制参数和协调控制率，智能地决策协调控制，并发送给一级单元控制智能体，进而使单元系统进行二次调整，以改善母线电压的动态性能。本方法构建的两等级智能体，二级分布式协调控制智能体与一级单元控制智能体之间为主从交互行为，即二级分布式协调控制智能体向一级单元控制智能体发送的协调控制请求具有最高优先权。除此之外，各微电源的同等级智能体之间通过非主从交互行为，相互协调、相互配合，在维护各自系统母线电压稳定的同时，也兼顾整个系统各母线电压的安全稳定性，因此在多智能体技术平台下，即便采用分布式信息分布式协调控制，也能确保全系统电压的安全稳定性。

当微电源的判别指标小于或等于给定的阈值时，其二级分布式协调控制智能体不作用，即只有一级单元控制智能体执行本地状态反馈控制；而当判别指标大于给定阈值时，二级分布式协调控制智能体发出协调控制指令给一级单元控制智能体，并与一级单元控制智能体的本地状态反馈控制一起对微电源单元系统执行分布式协调控制。如图5所示为本方法的流程图。

关键点在于按照以下步骤推导出执行分布式协调控制的判别指标：

为了不失一般性，假设微电源1与m-1个微电源通过传输线相连接，m为微电源数，基于图3所示的微电源1单元系统的动态模型为：

$DER1\{\begin{array}{c}\frac{{\mathrm{du}}_1}{dt}=\frac{1}{C_1}{i}_{t1}-\frac{1}{C_1}{i}_{L1}+\frac{1}{C_1}\underset{j=2}{\overset{m}{\Σ}}{i}_{1j}\\ \frac{{\mathrm{di}}_{t1}}{dt}=-\frac{1}{L_{t1}}{u}_1-\frac{R_{t1}}{L_{t1}}{i}_{t1}+\frac{1}{L_{t1}}{u}_{t1}\end{array}---\left(1\right)$

且：

i_1j＝-i_j1＝(u_j-u₁)/R_1j(2)

其中，j∈{2,3,…,m}，u₁为微电源1单元系统母线电压，C₁为微电源1单元系统母线的电容值，i_t1为微电源1单元系统母线在时间t通过电阻R_t1的电流，i_L1为微电源1单元系统母线通过电感L_t1的电流，i_1j为微电源1流向微电源j的电流，L_t1为微电源1单元系统母线在时间t的电感值，R_t1为微电源1单元系统母线在时间t的电阻值，u_t1为微电源1单元系统母线在时间t的电压值，u_j为微电源j单元系统的母线电压，R_1j为微电源1和微电源j之间的电阻值。

而微电源1单元系统母线电压u₁实际测量值应该为：

${\hat{u}}_1={\stackrel{\‾}{u}}_1+\frac{1}{C_1}{\∫}_0^t\underset{j=2}{\overset{m}{\Σ}}{i}_{1j}---\left(3\right)$

其中，是u₁的实际测量值，是其平均值，通常而u_ref是母线电压的期望值。

由式(3)可得：

$C_1\frac{d({\hat{u}}_1-u_{ref})}{dt}=\underset{j=2}{\overset{m}{\Σ}}{i}_{1j}.---\left(4\right)$

由以上所有公式可以推出，当时，所有相邻微电源流入微电源1的电流总和就很小，这也预示了微电网1与其相邻所有微电源母线电压偏差不大，这时可将方程(1)中该电流总和处理为外界扰动，为此，微电源1就没有其他相邻微电源状态的耦合项。故一级单元控制智能体执行本地状态反馈控制就可维持其母线电压稳定，其中，ε₁表示微电源1的阈值。

然而，当时，所有相邻微电源流入微电源1的电流总和不再很小，这也预示了微电网1与其相邻所有微电源母线电压偏差过大，这时方程(1)中该电流总和就不能处理为外界扰动，为此，微电源1将含有其他相邻微电源状态的耦合项。故需要二级协调控制智能体发送协调控制指令来消除耦合项的影响，并结合本地状态反馈控制一起调节母线电压来维护其安全稳定。

为此，本发明将定义为执行分布式协调控制的判别指标，由于u_ref为微电源1单元系统的期望电压值，为微电源1的母线实际测量电压，可以通过电源管理单元PMU实时测量获得，因此这个判别指标易于实时监测和评估，ε₁为给定阈值，可以根据外界扰动允许范围来设定。

微电源系统动态模型连同其期望模型构成了跟踪系统模型，基于该模型，利用李雅普诺夫稳定性方法结合H_∞鲁棒控制性能指标，设计本地状态反馈控制。所述一级单元控制智能体执行的本地状态反馈控制的设计过程如下：

当时，其关键点在于方程(1)中所有相邻微电源流入微电源1的电流总和可以处理为外界扰动，这时微电源1的动态模型(1)可重写为：

${\stackrel{\·}{x}}_1\left(t\right)=A_1{x}_1\left(t\right)+B_1{v}_1\left(t\right)+D_1{\mathrm{\ω}}_1\left(t\right)---\left(5\right)$

其中，x₁(t)＝[u₁(t),i_t1(t)]^T为状态向量,v₁(t)＝u_t1(t)为控制输入, ${\mathrm{\ω}}_1\left(t\right)={\[i_{L1}\left(t\right),{\mathrm{\Σ}}_{j=2}^m{i}_{1j}\left(t\right)\]}^T$ 为扰动向量，参数矩阵 $A_1=\left[\begin{array}{cc}0& 1/C_1\\ -1/L_{t1}& -R_{t1}/L_{t1}\end{array}\right],B_1=\left[\begin{array}{c}0\\ 1/L_{t1}\end{array}\right],$ $D_1=\left[\begin{array}{cc}-1/C_1& 1/C_1\\ 0& 0\end{array}\right].$

此时，式(5)描述的微电源1没有其他相邻微电源状态的耦合项，因此可以执行本地状态反馈控制。

由于式(5)的状态变量分别为微电源1接口电容电压(即母线电压)和电感电流，若电感电流能按照期望的动态轨迹对电容进行充放电，才能维持母线电压良好的动态品质。而状态变量期望的动态轨迹可以通过设置参考模型来进行跟踪控制。

故微电源1的参考模型为：

${\stackrel{\·}{x}}_{r1}\left(t\right)=A_{r1}{x}_{r1}\left(t\right)---\left(6\right)$

其中，x_r1(t)为x₁(t)的期望跟踪状态，A_r1为已知的渐进稳定矩阵。

设计本地状态反馈控制为：

v₁(t)＝K₁[x₁(t)-x_r1(t)](7)

其中，K₁为微电源1的本地状态反馈控制参数矩阵。

为了实现鲁棒稳定的目的，设计H_∞性能指标为：

$\frac{{\∫}_0^{t_f}\[{\left(x_1\right(t)-x_{r1}(t\left)\right)}^T{Q}_1\left(x_1\right(t)-x_{r1}(t\left)\right)\]dt}{{\∫}_0^{t_f}{\mathrm{\ω}}_1{\left(t\right)}^T{\mathrm{\ω}}_1\left(t\right)dt}\≤{\mathrm{\ρ}}_1^2.---\left(8\right)$

为了求取控制参数，本发明基于李雅普诺夫稳定性理论给出如下定理：

若使微电源单元系统(5)在本地状态反馈控制(7)作用下跟踪参考模型(6)，具有李雅普诺夫意义下的稳定性并满足H_∞性能指标(8)，只要存在P₁＝P₁ ^T＞0且满足：

$\left[\begin{array}{cc}{\hat{A}}_1^T{P}_1+P_1{\hat{A}}_1+{\hat{Q}}_1& P_1{\hat{D}}_1\\ {\hat{D}}_1^T{P}_1& -{\mathrm{\ρ}}_1^{2}I\end{array}\right]\≤0---\left(9\right)$

其中， ${\hat{Q}}_1=\left[\begin{array}{cc}{Q}_1& -Q_1\\ -Q_1& Q_1\end{array}\right],{\hat{A}}_1=\left[\begin{array}{cc}{A}_1+B_1{K}_1& -B_1{K}_1\\ 0& A_{r1}\end{array}\right],{\hat{D}}_1=\left[\begin{array}{c}{D}_1\\ 0\end{array}\right].$

最后本方法基于定理1将本地状态反馈控制的设计问题转化成线性矩阵不等式凸优化问题如下：

$\begin{array}{c}{\min }_{W_{11},{\hat{K}}_1}{\mathrm{\ρ}}_1^2\\ st.{\stackrel{\‾}{W}}_{11}={{\stackrel{\‾}{W}}_{11}}^T>0\\ \left[\begin{array}{cc}{\stackrel{\‾}{W}}_1{\hat{A}}_1^T+{\hat{A}}_1{\stackrel{\‾}{W}}_1+{\stackrel{\‾}{W}}_1{\stackrel{\‾}{Q}}_1{\stackrel{\‾}{W}}_1& {\hat{D}}_1\\ {\hat{D}}_1^T& -{\mathrm{\ρ}}_1^{2}I\end{array}\right]\≤0\end{array}---\left(10\right)$

其中， $W_1=\left[\begin{array}{cc}{\stackrel{\‾}{W}}_1& 0\\ 0& I\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{P}_1^{-1}& 0\\ 0& I\end{array}\right],{\stackrel{\‾}{W}}_1=\left[\begin{array}{cc}{\stackrel{\‾}{W}}_{11}& 0\\ 0& {\stackrel{\‾}{W}}_{11}\end{array}\right],{\hat{K}}_1=K_1{\stackrel{\‾}{W}}_{11}.$

通过求解式(10)的线性矩阵不等式凸优化问题，可获得本地状态反馈控制的参数以及H_∞性能指标。

微电源跟踪系统模型与其所有相邻的微电源的跟踪系统模型组成了增广系统动态模型，基于该模型并考虑相邻微电源系统之间状态信息的传输时滞，利用保守性较小的时滞相关李雅普诺夫稳定性方法结合H_∞鲁棒控制性能指标，设计分布式协调控制。该控制既包含微电源本地状态反馈控制，也包含来自相邻微电源的具有传输时滞的状态信息组成的协调控制。二级分布式协调控制智能体执行的分布式协调控制的设计过程如下：

当时，关键点在于方程(1)中所有相邻微电源流入微电源1单元系统的电流总和不能再处理为外界扰动，根据式(2)，并考虑相邻微电源之间的信息传输时滞，这时微电源1的动态模型(1)可改写为：

${\stackrel{\·}{x}}_1\left(t\right)={\tilde{A}}_1{x}_1\left(t\right)+B_1{v}_1\left(t\right)+{\mathrm{\Σ}}_{j=2}^m{A}_{1j}{x}_j(t-{\mathrm{\τ}}_{1j})+{\tilde{D}}_1{\mathrm{\ω}}_1\left(t\right)---\left(11\right)$

其中，x_j(t-τ_1j)＝[u_j(t-τ_1j),i_tj(t-τ_1j)]^T为第j个相邻微电源单元传输到微电源1的状态, ${\mathrm{\τ}}_{1j}\≤\stackrel{\‾}{\mathrm{\τ}},(\stackrel{\‾}{\mathrm{\τ}}>0)$ 为两单元系统之间的信息传输时滞, ${\tilde{A}}_1=\left[\begin{array}{cc}-{\Σ}_{j=2}^{m}1/R_{1j}{C}_1& 1/C_1\\ -1/L_{t1}& -R_{t1}/L_{t1}\end{array}\right],$ $A_{1j}=\left[\begin{array}{cc}1/R_{1j}{C}_1& 0\\ 0& 0\end{array}\right],{\tilde{D}}_1=\left[\begin{array}{cc}-1/C_1& 0\\ 0& 0\end{array}\right],$ 其他向量和矩阵与式(5)相同。

此时，式(11)描述的微电源1含有其他相邻微电源状态的耦合项，因此需要执行分布式协调控制。

为了设计微电网1与其他相邻微电源之间的协调控制，需要对所有相邻微电源j∈{2,3,…,m}建模。相邻微电源j的动态模型与微电源1类似，关键点也在于微电源j与其相邻微电源传输线上电流之和的处理问题。由于此时微电源1与其相邻微电源母线之间的电压偏差过大，所以从微电网1流入微电源j的电流也不能处理为外界扰动。除此之外，微电源j与其它相邻的微电源之间的传输线电流之和Σ_k≠1i_jk(t)可以视为扰动，其原因在于此时可假设微电源j与其它相邻的微电源母线之间的电压偏差不大，即便很大也可以通过它们之间的分布式协调来调节，而不是通过微电源j与微电源1之间的协调控制来调节，因此在设计微电源j与微电源1之间的协调控制时无需考虑这一因素。为此，微电源j的动态模型可写为

${\stackrel{\·}{x}}_j\left(t\right)={\tilde{A}}_j{x}_j\left(t\right)+B_j{v}_j\left(t\right)+A_{j1}{x}_1(t-{\mathrm{\τ}}_{1j})+{\tilde{D}}_j{\mathrm{\ω}}_j\left(t\right)---\left(12\right)$

其中，j∈{2,3,…,m}，x_j(t)＝[u_j(t),i_tj(t)]^T为第j个微电源的状态向量,v_j(t)＝u_tj(t)为控制输入,ω_j(t)＝[i_Lj(t)，Σ_k≠1i_jk(t)]^T为扰动向量，x₁(t-τ_1j)＝[u₁(t-τ_1j),i_t1(t-τ_1j)]^T为从微电源1传输到第j个微电源的状态向量， ${\tilde{A}}_j=\left[\begin{array}{cc}-1/R_{1j}{C}_j& 1/C_j\\ -1/L_{tj}& -R_{tj}/L_{tj}\end{array}\right],B_j=\left[\begin{array}{c}0\\ 1/L_{tj}\end{array}\right],$ $A_{j1}=\left[\begin{array}{cc}1/R_{1j}{C}_j& 0\\ 0& 0\end{array}\right],{\tilde{D}}_j=\left[\begin{array}{cc}-1/C_j& 1/C_j\\ 0& 0\end{array}\right].$

微电源1与其相邻微电源之间的分布式协调控制为：

$v_1\left(t\right)={\tilde{K}}_1\[x_1\left(t\right)-x_{r1}\left(t\right)\]+{\mathrm{\Σ}}_{j=2}^m{\tilde{K}}_{1j}{x}_j(t-{\mathrm{\τ}}_{1j})---\left(13\right)$

其中，为微电源1的本地状态反馈控制的参数矩阵，为从相邻微电源到微电源1的协调控制率。

而微电源j与微电源1之间分布式协调控制为：

$v_j\left(t\right)={\tilde{K}}_j\[x_j\left(t\right)-x_{rj}\left(t\right)\]+{\tilde{K}}_{j1}{x}_1(t-{\mathrm{\τ}}_{1j})---\left(14\right)$

其中，j∈{2,3,…,m}，为微电源j的本地状态反馈控制的参数矩阵，为从微电源1到微电源j的协调控制率。

由微电源1跟踪系统与其所有相邻的微电源跟踪系统组成的增广系统为

其中，i≠k∈{1,2,…,m}， $\tilde{x}\left(t\right)={\[x_1^T\left(t\right),x_{r1}^T\left(t\right),x_2^T\left(t\right),x_{r2}^T\left(t\right),\mathrm{...},x_m^T\left(t\right),x_{rm}^T\left(t\right)\]}^T$ 为增广系统的状态向量, $\widetilde{\mathrm{\ω}}\left(t\right)={\[{\mathrm{\ω}}_1^T\left(t\right),{\mathrm{\ω}}_2^T\left(t\right),\mathrm{...},{\mathrm{\ω}}_m^T\left(t\right)\]}^T$ 为扰动向量, ${\stackrel{\‾}{A}}_i=\left[\begin{array}{cc}{\tilde{A}}_i+B_i{\tilde{K}}_i& -B_i{\tilde{K}}_i\\ 0& A_{ri}\end{array}\right],$ ${\stackrel{\‾}{A}}_{ik}=\left[\begin{array}{c}{A}_{ik}+B_i{\tilde{K}}_{ik}\\ 0\end{array}\right],{\stackrel{\‾}{D}}_i=\left[\begin{array}{c}{\tilde{D}}_i\\ 0\end{array}\right],$ ${\mathrm{\τ}}_{ik}={\mathrm{\τ}}_{ki}\≤\stackrel{\‾}{\mathrm{\τ}},\stackrel{\‾}{\mathrm{\τ}}>0.$

这里需要说明的是：式(15)仅表示微电源1与其相连接的微电源组成的增广系统，尽管该发明考虑的是环形网络，但一般情况下，通过传输线相连接的微电源个数也不会很多，远远低于整个微电网的微电源个数，因此基于式(15)的动态模型设计分布式协调控制不会产生集中控制的维数灾问题。

对应增广系统(15)，H_∞控制性能指标为：

${\∫}_0^{t_f}{\tilde{x}}^T\left(t\right)\tilde{Q}\tilde{x}\left(t\right)dt\≤{\mathrm{\ρ}}^2{\∫}_0^{t_f}{\widetilde{\mathrm{\ω}}}^T\left(t\right)\widetilde{\mathrm{\ω}}\left(t\right)dt+V\left(0\right)---\left(16\right)$

其中， ${\hat{Q}}_i=\left[\begin{array}{cc}{Q}_i& -Q_i\\ -Q_i& Q_i\end{array}\right],$ i∈{1,2,…,m}。

定义一个时滞相关的Lyapunov函数为：

V(t)＝V₁(t)+V₂(t)+V₃(t)(17)

其中， $V_1\left(t\right)={\tilde{x}}^T\left(t\right)P\tilde{x}\left(t\right),V_2\left(t\right)={\∫}_{t-\stackrel{\‾}{\mathrm{\τ}}}^t{\tilde{x}}^T\left(\mathrm{\τ}\right)S\tilde{x}\left(\mathrm{\τ}\right)d\mathrm{\τ},V_3\left(t\right)={\∫}_{-\stackrel{\‾}{\mathrm{\τ}}}^0{\∫}_{t+\mathrm{\β}}^t{\stackrel{\·}{\tilde{x}}}^T\left(\mathrm{\α}\right)Z\stackrel{\·}{\tilde{x}}\left(\mathrm{\α}\right)d\mathrm{\α}d\mathrm{\β}.$

为了设计分布式协调控制参数，本发明给出如下定理：

若给出合理的时滞上限使微电源增广系统(15)在分布式协调控制(13)和(14)的作用下跟踪其参考模型，具有时滞相关李雅普诺函数(17)意义下的稳定性，并满足H_∞性能指标(16)，只要存在正定对称矩阵P,S,Z,X，且满足：

其中， $\left[\begin{array}{cc}X& Y\\ Y^T& Z\end{array}\right]\≥0,\mathrm{\Θ}=\tilde{Q}+S+P\tilde{A}+{\tilde{A}}^{T}P+\stackrel{\‾}{\mathrm{\τ}}X+Y+Y^T.$

最后将分布式协调控制的设计问题转化成线性矩阵不等式凸优化问题如下：

其中，

通过求解式(19)的线性矩阵不等式凸优化问题，便可获得本地状态反馈控制参数、协调控制率以及H_∞性能指标。

如图4所示，描述了两等级多智能体系统通过其信念模块、愿望模块和意图模块来执行本地状态反馈控制模式和分布式协调控制模式的具体实施流程。

本方法设计了以下三个事件验证微电网的工作性能：1、在微电源1单元系统本地负荷增加二倍，而与其相邻的微电源2单元系统本地负荷减小一半；2、在微电源1和2的传输线上发生短路故障；3、考虑不同的线路传输时滞20ms～200ms，微电网在这三种事件下，采用本方法的基于多智能体的分布式协调控制方案，能确保微电网所有母线电压均维持在安全范围内，并具有良好的动态性能。

以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进，这些改进应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：构建两等级智能体：微电网中每个微电源都设置有一个一级单元控制智能体，每个一级单元控制智能体均与一个二级分布式协调控制智能体相连接，每个二级分布式协调控制智能体均与相邻微电源的二级分布式协调控制智能体相连接；

步骤2：当微电源的判别指标小于或等于给定的阈值时，转到步骤3；当微电源的判别指标大于给定的阈值时，转到步骤4；

步骤3：一级单元控制智能体执行本地状态反馈控制，维持单元系统的母线电压稳定，二级分布式协调控制智能体不作用，所述本地状态反馈控制是基于微电源跟踪系统，利用李雅普诺夫稳定性结合H_∞鲁棒控制性能指标设计的；

步骤4：二级分布式协调控制智能体发出协调控制指令给一级单元控制智能体，通过交互行为执行分布式协调控制，消除相邻微电源母线电压之间的偏差，所述分布式协调控制是基于微电源增广系统，考虑相邻微电源系统之间状态信息的传输时滞，利用时滞相关李雅普诺夫稳定性结合H_∞鲁棒控制性能指标设计的。

2.根据权利要求1所述的基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，其特征在于，所述步骤2中的判别指标为：其中，是第i个微电源的单元系统母线电压u_i的实际测量值，u_ref是第i个微电源所在的母线电压的期望值，i＝1,2,...,n，n为微电网中的微电源个数。

3.根据权利要求1所述的基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，其特征在于，所述步骤3中的微电源跟踪系统包括微电源动态模型和微电源期望模型，微电源动态模型为：其中，x(t)＝[u(t),i_t(t)]^T为状态向量,u(t)为微电源单元系统的母线电压，i_t(t)为时刻t流过微电源单元系统的电流，v(t)＝u_t(t)为控制输入,为扰动向量，i_L(t)为流过微电源单元系统母线电感L的电流，i_j(t)为流过相邻微电源j单元系统母线的电流，参数矩阵 $A=\left[\begin{array}{cc}0& 1/C\\ -1/L_t& -R_t/L_t\end{array}\right],$ $B=\left[\begin{array}{c}0\\ 1/L_t\end{array}\right],$ $D=\left[\begin{array}{cc}-1/C& 1/C\\ 0& 0\end{array}\right],$ C为微电源单元系统母线的电容值，L_t为微电源单元系统母线在时刻t的电感值，R_t为微电源单元系统母线在时刻t的电阻值；微电源期望模型为其中，x_r(t)为x(t)的期望跟踪状态，A_r为已知的渐进稳定矩阵。

4.根据权利要求1所述的基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，其特征在于，步骤3中，所述一级单元控制智能体利用微电源动态模型跟踪微电源期望模型计算得到本地状态反馈控制参数，来执行本地状态反馈控制。

5.根据权利要求1所述的基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，其特征在于，所述步骤4中的微电源增广系统包括自身的微电源跟踪系统和相邻微电源的微电源跟踪系统。

6.根据权利要求1所述的基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，其特征在于，步骤4中，所述二级分布式协调控制智能体利用微电源增广系统计算得到本地状态反馈控制参数和协调控制率，来执行分布式协调控制。

7.根据权利要求1所述的基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，其特征在于，所述步骤4中的交互行为具体为：同等级智能体之间为非主从交互行为，一级单元控制智能体与二级分布式协调控制智能体之间为主从交互行为。

8.根据权利要求1所述的基于多智能体的环形直流微电网协调控制方法，其特征在于，所述步骤4中的分布式协调控制包括微电源本地状态反馈控制和协调控制，所述协调控制由来自相邻微电源的具有传输时滞的状态信息组成。